資生堂、AIで化粧品原料の生分解性予測と安全性文献抽出を高度化

資生堂と製品評価技術基盤機構（NITE）は2月25日、AIを活用した「化粧品原料の生分解性評価法」と、安全性評価に必要な重要文献情報を識別するシステムの開発に成功した。従来、生分解性評価のデータ取得には約1～2か月を要していた。

新たな評価法は、化学構造から生分解性を予測するAI-QSAR（定量的構造活性相関）を基盤に、化粧品成分の実測値を蓄積して段階的に最適化する。生分解性は微生物の働きで水や二酸化炭素などへ分解されやすい性質を指し、環境負荷低減の判断材料となる。

安全性情報識別システムは、反復投与毒性や皮膚感作性などの文献情報を抽出し、関連度を高精度に判定する。膨大な文献調査にかかる時間と専門性への依存を抑え、重要情報の迅速な特定と属人化の解消を狙う。関連研究は2024年に日本動物実験代替法学会第37回大会で大会長特別賞を受けた。

同社は安全性研究部門を1963年に設立し、AI活用研究は2003年に開始している。今後は外部研究機関とのデータ連携やDXを進め、AI-QSARの業界共通基盤としての展開も視野に研究開発の加速につなげる。